Серед різноманіття завдань, які вирішуються робототехнікою, можна виділити цілий ряд таких, для вирішення яких невеликі габарити робота бажані, а часом і необхідні. Для вирішення подібних завдань необхідні мікророботи з малими габаритами, маса яких дозволяє безперешкодно переміщатися у тісних проходах, складних погодних умовах, залишатися непоміченими. Водночас, малі габарити мікроробота накладають також і ряд непрямих обмежень, що зумовлює застовування для означених завдань групи мікророботів. Ефективність застосування груп мікророботів залежить від обраної стратегії управління і стохастичних пошукових алгоритмів оптимізації управління групою (роєм) мікророботів. Метою роботи - розгляд групи ройових алгоритмів (методів), які відносяться до класу метаевристик. До групи означених алгоритмів відноситься, зокрема, алгоритм мурашиної колонії, можливості якого досліджувалися для розв'язування задачі комівояжера, яка часто постає при розробці алгоритму поведінки групи мікророботів. На першому етапі дослідження було виділено основні групи параметрів, які визначають перебіг і характеризують стан в будь-який момент часу алгоритму мурашиної колонії: вхідні, керуючи, параметри збурення, вихідні. Після виділення основних груп параметрів було розроблено алгоритм, перевага якого полягає в масштабованості, а також гарантованій збіжності, що дозволяє отримати оптимальний розв'язок незалежно від розмірності графа. На другому етапі ророблений алгоритм ACO (ant colony optimization algorithm) було реалізовано на мові Matlab. Були проведені комп'ютерні експерименти з метою визначення впливу вхідних, керуючих, вихідних і параметрів збурення на збіжність алгоритму. Увагу приділено основним групам показників, які визначають напрямок способу і характеризують стан рою мікророботів у даний момент часу. В обчислювальному експерименті варіювалася кількість мурах, що розміщуються у вузлах мережі, місткість феромона, чисельність вузлів графа, визначалася чисельність ітерацій для розшуку найменшого шляху та час виконання методу. Проведено тест підсумків моделювання та продуктивності методу. Проведено дослідження застосування мурашиного алгоритму для розв'язування задачі комівояжера для тестових графів з випадковим розташуванням вершин; для постійної кількості вершин і зміні кількості мурах, для постійної кількості вершин при різних значеннях коефіцієнта Q; для розв'язування задачі комівояжера для постійної кількості вершин при різних значеннях коефіцієнта випаровування феромону p; для різної кількості вершин графа. Результати показали, що мурашині способи знаходять хороші маршрути комівояжера значно швидше, ніж чіткі методи комбінаторної оптимізації. Встановлено залежності часу пошуку і знайденого оптимального маршруту від значень керуючих параметрів на прикладі тестових мереж для різної кількості вершин графа та ітерацій. Висновки: проведені дослідження дозволяють дати рекомендації щодо застосування алгоритму мурашиної колонії ACO (ant colony optimization algorithm) для управління групою (роєм) мікророботів.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Заїка Олена Володимирівна (економічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"